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我正在尝试在 python 中实现高斯混合模型的期望最大化算法。
在给定均值 mu 和协方差 sigma X 的高斯概率 p em> 的高斯分布:
for i in range(len(X[0])):
p[i] = scipy.stats.multivariate_normal.pdf(X[:,i],mu,sigma)
我想知道我是否可以以某种方式摆脱 for 循环以获得类似的东西
p[:] = scipy.stats.multivariate_normal.pdf(X[:,:]??)
我对广播做了一些研究，正在考虑使用 numpy.einsum功能，但无法弄清楚在这种情况下它是如何工作的。
最佳答案
展平，使用 pdf 调用并重新整形 -
from scipy import stats
out = stats.multivariate_normal.pdf(X.ravel(),mu,sigma).reshape(-1,len(X[0])).T
关于python - numpy:通过广播摆脱 for 循环，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/42077890/
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